基于纹元森林和显著性先验的弱监督图像语义分割方法_韩铮.pdf

论文仅供学习和参考。 该文提出一种基于纹元森林和显著性先验的弱监督图像语义分割方法。算法使用弱监督数据和图像显著性训练随机森林分类器用于语义纹元森林特征(Semantic Texton Forest, STF)的提取。测试时,先将图像进行过分割,然后提取超像素语义纹元特征,利用朴素贝叶斯法进行超像素标记的概率估计,最后在条件随机场(CRF)框架下结合图像显著性信息定义了新的能量函数表达式,将图像的标注(labeling)问题转换为能量最小化问题求解。在 MSRC-21 类数据库上进行了验证,完成了语义分割任务。